ユースケース
AIエージェントで企業データを使いたい
Compalyze は MCP（Model Context Protocol）に対応しています。Claude・ChatGPT・Cursor などの AI から企業データを直接呼び出し、リサーチや与信チェック、データ補完を会話やワークフローの中で自動化できます。
向いている場面
リサーチの自動化
「この会社を調べて」と頼むだけで、決算・役員・ニュースを横断して要約。
与信スクリーニング
取引先候補のリストを渡して、財務やリスク情報を一括チェック。
CRM のデータ補完
社名や法人番号から、業種・規模・所在地などを自動で補完。
候補企業の発見
条件を伝えると、合致する企業群を抽出してリスト化。
進め方
1
API キーを発行して接続する
アカウントの「API キー」ページでキーを発行し、利用中の AI クライアントに Compalyze の MCP エンドポイントと API キーを設定します。クライアント別の手順は AI 連携ガイドにまとめています。
2
会話の中でデータを取得する
「〇〇株式会社の決算を教えて」のように頼むと、AI が必要なツールを呼び出し、Compalyze のデータをもとに回答します。取得したデータはそのまま要約・比較・表組みに使えます。
3
条件から企業を発見する
「この条件に合う企業を探して」と伝えると、条件に合致する企業群を抽出します（企業の発見はやや多めのクレジットを消費します）。リスト化して次の処理に渡せます。
4
自社のワークフローに組み込む
エージェントや社内ツールから API キーで呼び出せば、定期的なリサーチや CRM の自動エンリッチなど、繰り返しの作業を自動化できます。
プロンプト例と返ってくるデータ
すごいのは「1社調べる」ことではなく、たった1つの指示で AI が何十回もツールを呼び出し、何十社を横断して表や要約にまとめてくれること。人手なら半日かかる調査が、数十秒で返ってきます。
Claude · Compalyze MCP
you › この取引先8社、直近決算とリスクを一括で調べて、注意が必要な順に並べて（法人番号を貼り付け）
⚙ get_company_financials ×8 · 8 credits
⚙ get_company_events ×8 · 8 credits
claude › 8社を横断チェックしました。注意が必要な順です：
公開情報ベース／会社名・数値は表示イメージ
# 会社 直近決算 自己資本比率 気になる動き 1 C社 赤字転落 ▼ 12% 本店移転×2 / 代表交代 2 F社 減収 29% 取引先の集中 3 A社 増収 ▲ 61% 特記なし … （ほか5社）→ 与信は C社・F社を要確認。残り6社は目立った懸念なし。
公開情報ベース／会社名・数値は表示イメージ
Claude · Compalyze MCP
you › 全国の食品メーカーで「黒字・自己資本比率40%以上・社会保険被保険者数50〜300名・代表が長期在任」の会社を、後継者難の可能性が高い順に10社
⚙ discover_companies(category:"製造業/食品", …) · 3 credits
⚙ get_company_profile ×10 · 10 credits
claude › 条件に合う候補を10社抽出しました：
会社名は表示イメージ
# 会社 所在地 被保険者数 自己資本比率 代表在任 1 ○○食品工業 島根県 120 58% 27年 2 △△製菓 新潟県 85 46% 23年 3 □□フーズ 高知県 210 52% 21年 … （ほか7社）→ 上位は「代表の長期在任 × 後継者の開示なし」。M&A・事業承継の一次リストにどうぞ。
会社名は表示イメージ
ほかにもこんな頼み方ができます
›競合3社の売上・社会保険被保険者数・直近の動きを1枚の比較表にして。
›この取引先10社、赤字や行政処分がないか一括でチェックして、危ない順に。
›後継者難の可能性が高い地方の優良メーカーを20社、根拠つきで挙げて。
›CRMのこの会社リストを、業種・規模・代表電話番号で一括補完して。
クレジットについて
MCP の利用はクレジットで消費します（多くのツールは1回1クレジット、企業の発見は3クレジット、データ誤りの報告は無料）。月間クレジットはプランごとに異なり、毎月リセットされます。詳しくは AI 連携ガイドをご覧ください。